TL;DR
- AIは作業を速くしない — より多くの仕事を引き受けられるようにするだけ。AIの約束はスケール、AIの恐怖は品質低下。課題はそのバランスを見つけること
- トラフィック主導のコンテンツ戦略(年1,000本クラスター、キーワード最適化、リフレッシュなし)は終わった
- ディマンドはキーワードリサーチでは見つからない。LinkedInの会話、ベータプロダクトローンチからの顧客フィードバック、コミュニティイベントとカンファレンス、Subreddit、プロダクトロードマップ、新興トレンドから見つかる
- ストーリーテリングは妥協できないレイヤー。Chimaのワークフローは — ウェビナー、ブログコンテンツ、リサーチ主導コンテンツ — すべてAIで実行するが、ストーリーテリングは人間が担う必要がある
- Chimaの最も成功したワークフロー: 1,738件のサインアップを集めたウェビナー、1,400リードを獲得したリパーパスブログ記事、Googleでランクしないが膨大なトラフィックを生む「AI SEO Topic Clusters」コンテンツ — 純粋なディマンド主導コンテンツ
セッション情報
トラック: Content Creation
日時: 2026年4月30日(木) 02:00 PM
会場: Auditorium 1, Brighton Centre, Kings Road, Brighton and Hove, BN1 2GR, United Kingdom
登壇者について
Chima Mmeje — Moz | Senior Content Marketing Manager
ChimaはMozでコンテンツマーケティングを統括。AIが実際のコンテンツチームの日常業務にどうフィットするかについて、率直で実践的なトークで知られる。彼女のトークは自身のデータが豊富 — 出荷したもの、機能したもの、失敗したもの、すべて数値付き。また、世界中のBIPOCマーケター向けに無料リソースとトレーニングを提供する英国非営利団体「The Freelance Coalition for Developing Countries」の創設者でもある。
オープニングの挑発: 全員にAIを
Chimaは会場に問いかけた: AIで作業が速くなるからもっとコンテンツを作れと言われた人は何人?
ほとんどの手が挙がった。
彼女のフレーミング: それはオプラが車を配るのと同じ。「あなたにAI。あなたにAI。みんなにAI」。だがオプラの観客と違って、あなたは何も具体的なものを持ち帰らない。AIで品質を犠牲にせず使えというプレッシャーだけ — AIで作業が速くなるという前提で。
でも、本当にそうなのか?
Chimaは最近のテック企業CEOのメモを引用した(言い換え): 「インテリジェンスツールは企業を構築・運営するために必要なものを変えた。ツールを使うかなり小さなチームで、より多くを、より良く実行できる」
「行間を読むと: より多く — スケール。より良く — 品質。彼が言っているのは、AIを使う小さなチームは品質を犠牲にせずスケールできるということ。本当にできるのか? 本当に?」
Chimaの経験ではNo。彼女が見た研究データに裏付けられた観察:
「AIは作業を速くしない。より多くの仕事を引き受けるスキルを与えてくれるだけ」
AIの約束はスケール。AIの恐怖は品質低下。トーク全体は、その緊張関係を壊さずにナビゲートする方法だった。
古いコンテンツ戦略はなぜ終わったのか
Chimaの主張: そもそもAI検索の問題が起きているのは、コンテンツマーケティングがこの10年間トラフィックだけに焦点を当ててきたから。
お馴染みのプレイブック: SaaS企業がコンテンツマーケティングリードを採用、トラフィックが究極の目標になり、予算は肥大化したキーワードクラスターに費やされ、コンテンツ戦略は古いプレイブックに依存し続ける — 次の100本の制作で誰もリフレッシュする時間がない。
「ブランドは年100〜1,000本のコンテンツを書いていることを自慢していた — 誰も読んでいないのに」
Chimaは「陰謀論っぽい」と自ら認める予測をした:
「4〜5年後には、このAI検索のすべて — Googleがやろうとしていることすべて — はユーザーをプラットフォーム内に留めることが目的になる。私たちは彼らからスクラップを得ようと戦って負け続けている — 同じ努力で人々を私たち自身のエコシステムに直接連れてこれるのに」
彼女のテーゼ: Googleのトラフィックゲームに勝とうとするのをやめろ。自分のエコシステムを構築しろ。ディマンド主導コンテンツがその方法。
ディマンドの見つけ方(キーワードツールではない)
Chimaのディマンド発見プロセスは意図的にシンプル。6つのソース:
- LinkedInの会話
- ベータプロダクトローンチからの顧客フィードバック
- コミュニティイベントとカンファレンス(彼女の言葉: 「このようなイベントで新しい人と話すことから本当に多くを学ぶ」)
- Subreddit
- プロダクトロードマップ
- 新興トレンド
共通点: 地に耳をつけて、人々が実際に求めているものに耳を傾け、それに向けて書く。彼女の仕事のほとんどは、もはやキーワード主導ではないと言う。
Chimaが作る3種類のコンテンツ
ディマンドを理解した上で、彼女は3つのバケツで仕事をする:
- ソートリーダーシップコンテンツ(多くがウェビナー主導)
- リサーチ主導コンテンツ(データドリブンの分析記事)
- プロダクト主導コンテンツ
彼女はそれぞれを詳細に説明した。
Mozウェビナー番組からの教訓
Chimaが2023年にMozに加わったとき、最初にやったことの1つはウェビナー番組の立ち上げだった。初日からAIで自動化しようとした — そして高くつく教訓を山ほど学んだ。
機能しなかったこと:
- 自分の顔をプロモ素材に載せる — 自分が登壇しないウェビナーで(「自分が司会していないウェビナーに私の顔を見たい人なんていない」)。自分の顔を外して実際のスピーカーをフィーチャーしたら、サインアップ数は改善した
- メールではなくソーシャルでプロモする。プライマリチャネルをメールに切り替えたら、数値はジャンプした
- トピックを早く先に計画する。ディマンドは速く動く。彼女は今、四半期コンテンツカレンダーにコミットするのではなく、トピカルな会話に数日以内で反応する
- ウェビナーを毎週やる。品質を保って管理するのは持続不可能
- ウェビナーをリパーパスしない。「今墓場にあるすべてのコンテンツ — 心が折れそうになる」
今機能していること — トピックカテゴリー:
- 業界トレンドの会話
- 季節コンテンツ
- How-toコンテンツ
- How-toプロダクトワークフローとローンチ
ウェビナーリパーパスワークフロー
Chimaのウェビナーから最大価値を引き出す「fly rule」:
- ディマンドを理解する — 観客が今本当に気にしているトピックは何か?
- ソートリーダーを見つける — そのトピックに実質的な文脈を共有できる人
- 登録時の選別質問を使う — リストをセグメント化するため
- ブログ記事にリパーパス(ウェビナーのトランスクリプトが基盤になる)
- ショートフォームに切り刻んでソーシャルへ
- ソーシャル投稿に変換、配信スケールで
- ダウンロード可能なアセットにリパーパス、リードジェネレーション用
- ナーチャーシーケンスで再マーケティング — セグメント化されたリストへ
彼女のベストパフォーマンスのウェビナーの結果: 1,738件のサインアップ、ほとんどがメール経由。
ウェビナープロモのAIワークフロー
Chimaは「ウェビナーランディングページを書け」とChatGPTに頼むのではなく、タイトに範囲を絞ったAIワークフローを使う。
Step 1: ランディングページ
LLMに気に入ったランディングページの例を渡す。その例で具体的に何が気に入ったかを伝える。コピーをどう構成したいか説明する。例をテンプレートとして使い、ページを書くために必要な情報をすべて提供する。
Step 2: メールシーケンス
ランディングページのコピーを使う。メールシーケンスGPTにプラグインする。最初の4通のメール戦略を聞く。
- サンプルメールを提供する — 過去に機能したもの、他社で良いと思ったもの
- なぜ機能したか説明する
- できる限りの文脈を与える(Chimaのルール: 「LLMに文脈を与えすぎることはない」)
Step 3: 恐怖をタップする
プロモコピーでChimaが好む感情トリガー: 恐怖。LLMの出力を得たら、彼女は明示的にモデルに以下を依頼する:
- 読み手のFOMO(取り残される恐怖)をタップする
- 読み手が行動しなかったら何が起きるかを示す
- 彼らが抱く偽の希望や夢を露わにする
「相手が私を絶対に必要だと感じるまで、その痛みをタップし続けたい」
「モデルを与えて、制約を与えて、フィードバックを与える」ループが違いを生む。AI単体は一般的なコピーを生成する。構造化された人間の指示を伴うAIはコンバージョンするコピーを生成する。
ウェビナーからブログ記事、リードジェネレーションアセットへ
ウェビナーは終わっても役に立たなくなるわけではない。Chimaは録画+トランスクリプトを長文ブログ記事に変える — Mozでは、このフォーマットが他のどのコンテンツタイプよりもトラフィックを安定して稼ぐ。
そして彼女はブログ記事を別のGPTに入れて、ダウンロード可能なリードジェネレーションアセットを計画する。
あるリパーパスブログ記事の結果: 1つのアセットから1,400リード。
2%のコンバージョン率でも、3,000のマーケティング適格リードは60の新規顧客 — ツール価格次第で意味のある数字。やる価値あり。
情報コンテンツ: 古いやり方 vs 新しいやり方
これがトークの最も率直な部分。Chimaは認めた — Mozブログのほぼすべて(広く共有・引用されているコンテンツも含む)はAIで書かれている。彼女はこれをずっとオープンに行ってきた。
でも古いやり方は、彼女の言葉によれば、Wikipediaページのようなコンテンツを生成していた:
- 箇条書きの導入
- サブヘッディングが多すぎ
- ワークフローなし
- テキストだけ — マルチモーダルアセットなし
- SERPに既にあるものの焼き直し
「私はそうやって書くようGoogleに訓練された。そう書くよう訓練された。私のコンテンツはWikipediaページのようだった」
新しいやり方:
- ディマンドの理解から始める
- 競合が既に何を言っているか見る — ベンチマークを設定
- 自分自身の問題への経験に基づいてアウトラインを作る — SERPに基づくのではなく
- 一人称で書く — 彼女がソートリーダー、LLMではなく
- 実行可能なリソースを提供
- AIには生成できない洞察を加える
- マルチモーダル — アセット、スクショ、動画、フレームワークで多様化
- publish-and-prayではなく、どこにでも配信
「AI SEO Topic Clusters」の例: 彼女は10個のコンテンツアセットを作った記事。Googleではランクしない。それでもMozサイトに大量のトラフィックを送る — 純粋なディマンド主導コンテンツ。
このモデル下での情報コンテンツの妥協できない要素:
- ストーリーテリング
- 一人称
- How-toの深さ
- ダウンロード可能なアセット
- マルチモーダル
- 自然なプロダクト連携
Moz Content Brief + カスタムGPTワークフロー
情報コンテンツに特化したChimaの実際の制作スタック:
- Moz Content Briefツールに行く。キーワードを入れる。ターゲットオーディエンス、コンテンツ構造、統計、推奨アングルが入ったブリーフが生成される
- ブリーフをカスタムContent Assistant GPTに投入
- そのトピックで既にパフォーマンスしているコンテンツをGPTに分析させる — 分析からタイトルアイデアを引き出す
- GPTに自身の分析とMoz Content Briefの両方を与え、それぞれ単体よりも詳細なブリーフに統合するよう依頼
- 書く — 統合ブリーフを作業ドキュメントとして使う
Chimaの注記: Moz Content Briefは無料試用可能(サインアップにクレジットカード必要)。テストする価値あり。
リサーチ主導コンテンツ: Chimaは数学が嫌い
これは最も笑える部分。Chimaは認めた — 人生ずっと数学が嫌いで、Ryan Law(Ahrefs)のように大規模データセットを流暢に分析できるライターに嫉妬を感じていた。
LLMがこれを解決した。
彼女のリサーチ主導コンテンツのワークフロー:
- データセットをChatGPTに渡す — ファイルを読んでデータポイントを返すよう依頼
- ストーリーを見つけるための概観を依頼
- 最も重要な質問を聞く: 「このデータをリサーチ知見に変えるブログ記事を書くなら、どんな質問を投げかけるべきか?」
- Julius AIを並行して使う — レビュー可能なPythonスクリプトを返してくれるので、ブラックボックスを信用するのではなく分析を検証できる
- Google ColabでPythonスクリプトをソースデータに対して実行してクロス検証
実例: AI Mode引用率。Juliusは95.69%を返した。ChatGPTは95.7%を返した。2つのLLMが一貫した答えを返したことで、彼女はその知見に自信を持てた。
その後、検証済みの分析をContent Assistant GPTに入れてブログ記事を書く — ストーリーテリング、フレーミング、洞察を加えながら。
「これらAIツールを使う方法は本当にある。でもそれをすべて繋げるものがある: ストーリーテリングだ」
ディマンド主導コンテンツのプレイブック
Chimaの締めくくりサマリー — 彼女が毎回従う5ステップ:
- あなたのオーディエンスのディマンドを理解する(LinkedIn、コミュニティ、カンファレンス — 「ここからどうストーリーを語るか?」)
- そのディマンドに基づいてコンテンツ戦略を作る
- AIを実行サポートに使う — キーワードはサポート、実行ではない
- マルチモーダルにリパーパス — 動画、ポッドキャスト、ダウンロード可能、ソーシャル
- どこにでも配信
「ストーリーテリングが分からなければ、痛みが分からない。ストーリーテリングが分からなければ、他のみんなと一緒だ — それは絶対的に退屈」
個人的な学び
ChimaはBrightonSEOで最も洗練されたプレゼンターの一人。3回のBrightonSEO参加歴(Brighton 2025、San Diego 2025、Brighton 2026)を経て、彼女のDay 1午後のContent Creationセッションの会場のエネルギーは、3イベント全体で聞いたどのトークと比べても引けを取らなかった — そして自身のミスステップ(ウェビナープロモの自分の顔、過剰自動化、コンテンツ墓場)についての率直さがセッションを本当に楽しめるものにしていた。
ただし戦略的アイデア自体は、Chimaの執筆や過去2年間の幅広いコンテンツマーケティングの議論をフォローしている人にとっては馴染みのあるもの。「ディマンド主導コンテンツ」「実行ではなくサポートとしてのAI」「ストーリーテリングは統一レイヤー」「キーワードのみで最適化するのをやめる」 — これらすべてのポジションは、彼女と他の人々が少なくとも2024年から表明してきた。だから戦略思考を変えるセッションではなかった。
使うことになるもの:
- 具体的なAIプロンプティングワークフロー。ウェビナーランディングページ → メールシーケンスGPTチェーン、Moz Content Brief → Content Assistant GPTチェーンは、クライアントワークに直接コピーできるくらい具体的。「モデルを与えて、制約を与えて、フィードバックを与える」ループは、私が適用してきたよりも規律あるアプローチ
- ドラフト前の「競合が最初に何を言うか?」ベンチマークステップ。私のコンテンツワークフローのほとんどはトピックから始まる — 既存SERPを超えるべきものとして意図的に読むことから始まらない。これを明示的なステップとして入れることでアングルが変わる
- 明示的なプロンプト指示としての一人称ボイス。クライアントコンテンツでは中立的な声でデフォルトしている — その方が広く受け入れられるから — でもChimaのポイント(一人称はAIが構造的に生成できないもの)は的確。そこに人間が現れる
- 1,738サインアップ / 1,400リードという正直なエージェンシーベンチマーク数値。Macy’sスケールの4.25倍ストーリーではない。実働数人チームの実数値。これにより、より大きな予算のケーススタディのヘッドラインデータポイントよりも、実際に達成可能なものをベンチマークするのに有用になる
私が参加したDay 1の各セッションを通じたスルーライン — 午前のZero Click SEOトラックでTom Capperはピクセルについて、Ainhoa Lizarraldeはゼロクリック世界のNorth Starについて、Jon Earnshawは会話型可視性について、午後のContent CreationトラックでAnnika Haataja、Chima、Matt Beswick — は概ね同じ: 古典的SEO測定は壊れていて、ディシプリンは過去10年を定義したキーワード&ランクワークよりもブランドマーケティングにずっと近い可視性&アフィニティワークへ移行している。これらの中で最も強い単独貢献は、私見だがTom Capperのピクセル位置データ — Day全体で唯一、レポーティングの考え方を本当に変える分析フレームワークを導入したセッションで、率直に言って3回のBrightonSEO全体で際立ったセッション。残りは業界が長らく続けてきた会話の良いリパッケージング。
関連リソース
- セッション: How to Create Demand-Led Content That Builds Affinity (BrightonSEO)
- スピーカープロフィール: Chima Mmeje (BrightonSEO)
- Chima Mmeje on LinkedIn
- Moz Content Brief — Chimaが言及した無料試用
- Julius AI — レビュー可能なPython出力付きデータ分析ツール
著者について
打田彩夏 (Ayaka Uchida) — A-Digital Works Ltd Founder & CEO。Nihon GO! World 創設者(ロンドンFitzrovia & マンチェスター)。日本、シンガポール、米国、英国で10年以上の国際事業開発経験。BrightonSEO 3回参加(Brighton 2025年4月、San Diego 2025年9月、Brighton 2026年4月 — 2026年はscholarship)。青山学院大学法学部卒。日本語・英語(プロフェッショナルレベル)、スペイン語・フランス語・ドイツ語(勉強中)。
連絡: a-digitalworks.com | LinkedIn
A-Digital Worksについて
A-Digital Works Ltd はロンドン拠点の日英SEO・EN↔JAローカライゼーションコンサルタンシー。日本市場参入を目指す英国・EU・米国企業を支援。サービス: 日本語キーワードリサーチ、コンテンツローカライゼーション、テクニカルSEO、市場参入戦略。フラッグシップ事例: Descartes Systems Group(カナダのロジスティクステクノロジー企業) — 「物流システム」「EDIシステム」「配車システム」をカバーする日本市場SEOプログラム。
本レポートはBrightonSEO Brighton 2026年4月30日のContent CreationトラックでのChima Mmejeセッション「How to create demand-led content that builds affinity」を取り上げています。
